Intégration des facteurs intangibles.
Dans un premier temps on va lister tous les facteurs qui n’ont pas été étudiés explicitement et qui peuvent changer les paramètres du modèle. On remarquera que ces facteurs ont peut-être été pris en compte mais tout simplement pas expliqués.
Première question : sur quoi repose les prévisions faites par le candidat. Sur quoi repose l’augmentation de l’activité ? Y-a-t-il de nouveaux produits rajoutés à l’existant. Ces produits sont-ils déjà vendus par la concurrence ? Le candidat compte-t-il sur une baisse de ses prix de vente pour prendre des clients à la concurrence, ou plutôt sur ses capacités commerciales ? Et si la concurrence baisse ses prix que fait-il ? Il pense que la concurrence va le laisser faire sans réagir ?
Finalement quelles sont les preuves que ses prévisions minimum et maximum sont fondées ? A-t-il prévu que certaines locations gérances soient très restrictives en ce qui concerne les prix et le niveau de service ? Les propriétaires peuvent très bien exiger que l’exploitation courante se fasse sans changement notable en ce qui concerne les prix, les services et les clients principaux qui devront être conservés tel quel. Pourra-t-il introduire de nouveaux produits ?
On voit là qu’un des principaux avantages de la location gérance avant achat risque de disparaître par rapport à un achat sans location. Et si vous êtes banquier, pourquoi faire confiance dans les chiffres donnés par le candidat ?
On voit finalement que le problème est le fondement des prévisions faites par le candidat.
Rien pour le moment ne valide les prévisions faites. Et pour le moment, la meilleure solution est tout simplement de rester salarié sauf à apporter la preuve que ses prévisions sont valables.
On peut également introduire une multitude de facteurs variant entre des bornes difficiles à calculer, mais cela ne fera que compliquer le problème sans apporter de preuves de la validité des calculs.
Par exemple dans le cas du lancement à partir de zéro, notre candidat connaît des clients de la concurrence qui sont prêts à acheter chez lui s’il se lance. Mais quelle sera la proportion des clients respectant leur promesse ? 70%, 40% 20% 5%. Comment le savoir puisqu’il n’a jamais fait cette expérience. Dans le cas d’un rachat avec ou sans location, il prétend développer le chiffre, mais l’a-t-il déjà fait auparavant quelque part ?
Finalement les prévisions données doivent être sérieusement faites et reposer sur le maximum d’éléments vérifiés.
Les facteurs à prendre en compte sont les suivants :
Quel degré de liberté le candidat a-t-il dans sa gestion s’il loue ou est en franchise ?
A-t-il tenu compte de la réaction de la concurrence, au niveau des prix, du service et du commercial ?
Sur quel vécu se fondent les prévisions ?
Le candidat accepte-t-il en cas de besoin de sacrifier une partie de sa vie personnelle ?
Toutes ces questions ont une grande influence sur les prévisions de vente qui elles-mêmes sont le principal facteur déterminant dans les différents modèles.
Chacun pourra reprendre certaines des prévisions déjà faites et les ajuster de façon à les rendre plus crédibles en utilisant soit insight maker ou Excel.
Pour avancer dans l’analyse et essayer d’aider au maximum le candidat, il faudra passer à l’étude suivante : l’analyse de la sensibilité des résultats vis-à-vis des paramètres qui permettra d’analyser plus finement les choix à effectuer.
Pour illustrer la prise en compte de l’intégralité des facteurs tangibles ou non, on va tout simplement étudier plusieurs cas particuliers dans les sections suivantes. Il est en effet impossible d'étudier tous les cas possibles et si on veut bâtir un modèle les prenant en compte on finira par un modèle de grande taille et difficile à comprendre et à utiliser. Et encore ce modèle ne sera pas complet.
Dans les cas réels qu'on va étudier, on ne tiendra compte que des éléments du problème à étudier et uniquement s'ils apportent une aide dans le choix des options, ce qui donnera un modèle simple et facile à comprendre et à utiliser.